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ブランド品専門の 約W100×D45×H73.5 サイドチェスト 3段 ワークデスク 送料無料 幕板 WAL パソコンデスク オフィスデスク ゲーミングデスク 平机
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6,948円 11,580円
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カテゴリ
  • 事務、店舗用品
  • オフィス家具
  • 平机
状態
  • 未使用




◆商品紹介

商品の詳細は以下表を参照ください。
項  目説  明
商品名送料無料 ワークデスク 3段 サイドチェスト 約W100×D45×H73.5 幕板 ゲーミングデスク オフィスデスク エグゼクティブデスク パソコンデスク PCデスク 約W1000×D450×H735 シンプルデスク オフィス家具 平机 会社 事務所 机 つくえ 事務机 ウォールナット wdesk10045cd08
商品サイズ■本体寸法···デスク:約W100×D45×H73.5(cm)
サイドチェスト:W約40×D約48.5×H約55.5(cm)

■梱包寸法(2個口)···デスク:約W110×D54×H12(cm)
サイドチェスト:W約47×D約56×H約52(cm)

商品紹介
◆◆サイドチェスト付き ワークデスク◆◆


■作業スペースをゆったりと確保出来る、ワークデスクです。

■使いやすさ抜群の3段サイドチェスト付き。

■引き出しは鍵を掛けると全段オールロック!

■会議室や事務所等、オフィス家具として様々なシーンでお使いいただけます。

■天板には、メラミン加工を施しています。

■幕板が天板と側面板をがっちりと固定!横揺れを防止します。

■デスクの天板と幕板に配線収納ホールが2カ所ずつ備わっています。

■アジャスターで高さの調節が可能です。(高さ調節範囲〜約15mm)


※こちらの商品は、組立て式です。組立てにはプラスドライバーが必要です。お客様でご用意ください。

※組立図が付属します。

■材質:パーティクル(パーチクル)ボード(メラミン加工)(本体、サイドチェスト)、プラスチック(アジャスター、配線収納ホール、キャスター)、カークサイト(亜鉛合金)(取っ手、鍵)、スチール(スライドレール)

■重量:デスク:約19kg、サイドチェスト:約20kg

■デスク耐荷重:約80kg

■サイドチェスト耐荷重:約20kg(天板(引き出しに何も入っていない時))、約3kg(各引き出し)

■付属品:鍵2個(内スペアキー1個)、組立図

★ご購入前の注意事項★
★1階車上でのお渡しとなります。恐れ入りますが荷降ろし·搬入は、お客様にてお願い致します。

●新品商品ではありますが、輸入商品の為、多少の擦り傷などがある場合がございますので、ご納得の上ご購入下さいませ。

●ご購入後、お客様ご都合によるご返品、ご返金等は一切お受け致しておりません。

●本商品を使用した際に発生したトラブル、事故につきまして、当社は一切の責任を負いません。ご使用に関しましては、全て自己責任にてお願い致します。

※カラーはウォールナットとなります。


商品状態■新品
注意事項≪評価について≫
●弊社は、販売者でありお客様を評価する立場ではございませんので評価は差し控えさせて頂きます。
●但し、評価して頂いたお客様については、評価させて頂きます。

≪商品について≫
●こちらの商品は、新品ではありますが、輸入品につき、多少のスリ傷等ある場合もございます。
●気になさる方は購入をお控えください。

≪送料について≫
●全国一律:送料無料です。(ただし、北海道、東北(青森県、秋田県、岩手県、山形県、宮城県、福島県)、沖縄、離島の方は、除きます。別途お見積もり致します。)
★1階車上でのお渡しとなります。恐れ入りますが荷降ろし·搬入は、お客様にてお願いいたします。

≪クレーム品について≫
●弊社は、出荷時に、検品を致して出荷しております。
●万が一、商品に不具合がございましたら、商品到着日より7日以内に画像添付の上、ご連絡ください。
●7日以内にお知らせ頂けない場合、クレームの対応は出来ません。
●配達時の状態に梱包の上、車上までお持ち願います。


■搬入方法を十分ご検討の上、ご購入ください。
■実際の商品と上記の写真の色は、照明の関係上若干異なる場合があります。ご理解の上ご購入ください。
■直接のお引取りは、弊社の倉庫管理、在庫管理システム上ご遠慮いただいております。
■吊り上げ作業などの搬入手配は、弊社では、受付しておりません。お客様ご自身で手配願います。
■設置場所に、搬入可能かどうか、間口、廊下、エレベーター等のサイズなどは、必ずご確認ください。
■キャンセルは一切お受け致しておりませんので、予めご了承くださいませ。よくご検討された上で、ご購入ください。
●商品をご確認されますまで、梱包材は保管願います。
●万が一、商品交換をご希望されます場合は(到着後7日以内)お客様で、梱包材のご準備をお願い致します。
●梱包材をご希望の場合は、梱包材+送料をご請求させて頂きます。
※商品を到着時のように梱包をして頂き、1階車上まで運んで頂きますよう 宜しくお願い致します。




◆お支払い方法に関して

お支払い方法は以下表を参照ください。
支払方法説  明
銀行振込三菱UFJ銀行
その他支払方法PayPay銀行


 この出品案内はにより生成しています。


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■ゴールデンウィークの休業日のお知らせ

弊社ではゴールデンウィークを下記のとおり休業させて頂きます。

休業日:2022/4/29(金)~5/1(日),5/3(火)~5/5(木)

GW期間中前後は運送会社の荷量増加の影響により大幅な遅延が予想されます。
特に大型商品の配送に関しましては更に遅延が生じる可能性がございます。
運送会社によっては期間中配達できない場合もございます。
また、到着予定日等のお答えは致しかねます。ご了承ください。

既に支店·営業所止めで出荷をさせて頂いている場合は引き取り可能か事前に運送会社の配達店にお問い合わせください。

2022/4/28(木)~2022/5/5(木)にご注文頂きました商品は、休業明け以降に順次出荷手配をさせて頂きます。休業中に頂きましたお問い合わせ等についてのご返信にはお時間を頂きます。
お客様には大変ご迷惑をおかけ致しますが、何卒ご理解ならびにご了承賜りますようよろしくお願い致します。

■販売に関するご案内

こちらのページの商品はお届け先が法人様·事業所様となります。
(※ご注文者様が個人様であってもお届け先が
法人·事業所の場合も含みます。)

※お届け先又は備考欄に必ず法人·事業所名をご記入ください!

※お届け先が個人様宛の場合は、
 西濃運輸の支店·営業所止めとなります。あらかじめご了承ください。

■配送に関するご案内

配送日時の指定は、一切お受けすることは出来ません。早朝·夜間の配達も出来ません。
お届け先が建設·建築現場(内装を含む)の場合は追加送料がかかります。
また、一部の海水浴場·片瀬海岸·海の家などのエリアは通常配達は出来ません。
車上渡し·路上渡しの取扱いも出来ません。
お届けをご希望の場合はチャーター便となり、別途送料をご負担頂きます。ご了承ください。

■代金引換決済について

【沖縄へのお届けの場合】
代金引換は承っておりません。代金引換以外の決済方法をお選びください。

【離島へのお届けの場合】
代金引換が出来ない場合がございます。あらかじめご了承ください。


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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

ハードディスクケース

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今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『TITUS ★可動ベゼル★送料無料★オーバーホール済★メンズ腕時計★手巻き★機械式★スイス製★アンティーク ★ヴィンテージ ★ホワイト★白』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、集英社 - 鬼滅の刃 1〜23巻という位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

■強いAINIKE - くろ様専用

ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

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∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方はApple - i9 1TB 16GB MacBook Pro 16-inch にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

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下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

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逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : 送料無料 ワークデスク 3段 サイドチェスト 約W100×D70×H73.5 幕板 ゲーミングデスク オフィスデスク パソコンデスク ホワイトhttps://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

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Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

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■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

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■金融

EASTON ec90 slx3 カーボンハンドルバー 420mmを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(Paul Smith ジップストローグレイン ラウンドジップキーケース)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

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今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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